數(shù)亦有道 Python數(shù)據(jù)科學(xué)指南

第 1 章 入門導(dǎo)讀
1．1 環(huán)境設(shè)置
1．2 探索分析
1．3 數(shù)據(jù)獲取
1．4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
1．5 自然語(yǔ)言處理
1．6 機(jī)器學(xué)習(xí)
1．7 深度學(xué)習(xí)
1．8 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
1．9 答疑時(shí)間
第 2 章 環(huán)境設(shè)置
2．1 Python運(yùn)行環(huán)境Anaconda的安裝
2．1．1 下載及安裝Anaconda
2．1．2 運(yùn)行Anaconda
2．2 在線運(yùn)行Python代碼
2．2．1 在線運(yùn)行程序的需求
2．2．2 嘗試打開(kāi)在線程序代碼
2．2．3 在線運(yùn)行Python的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
2．2．4 mybinder的運(yùn)行原理
2．2．5 小結(jié)與思考
2．3 復(fù)制運(yùn)行環(huán)境
2．3．1 在線環(huán)境的局限
2．3．2 復(fù)制運(yùn)行環(huán)境流程
2．3．3 小結(jié)與思考
第 3 章 探索分析
3．1 詞云制作
3．1．1 安裝WordCloud與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3．1．2 開(kāi)始制作詞云
3．2 中文分詞
3．2．1 中文分詞的需求
3．2．2 中文分詞的操作
3．2．3 準(zhǔn)備分詞數(shù)據(jù)
3．2．4 制作中文詞云
3．2．5 小結(jié)與思考
3．3 用Pandas存取和交換數(shù)據(jù)
3．3．1 數(shù)據(jù)格式的問(wèn)題
3．3．2 數(shù)據(jù)樣例
3．3．3 CSV/TSV格式
3．3．4 pickle格式
3．3．5 JSON格式
3．3．6 小結(jié)與思考
3．4 可視化《三國(guó)演義》人名與兵器出現(xiàn)頻率
3．4．1 讀取人名數(shù)據(jù)
3．4．2 讀取《三國(guó)演義》文本數(shù)據(jù)
3．4．3 小結(jié)與思考．
3．5 用R語(yǔ)言快速探索數(shù)據(jù)集
3．5．1 啟動(dòng)Rstudio
3．5．2 使用summarytools包
3．5．3 分析結(jié)果解讀
3．5．4 小結(jié)與思考
3．6 快速了解科研領(lǐng)域
3．6．1 Biblioshiny分析工具
3．6．2 期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)
3．6．3 作者分析
3．6．4 文獻(xiàn)被引用分析
3．6．5 研究主題分析
3．6．6 小結(jié)與思考
第 4 章 數(shù)據(jù)獲取
4．1 獲取開(kāi)放數(shù)據(jù)
4．1．1 獲取數(shù)據(jù)的需求
4．1．2 開(kāi)放數(shù)據(jù)的獲取
4．2 利用API收集與分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
4．2．1 API的含義
4．2．2 阿里云云市場(chǎng)
4．2．3 代碼運(yùn)行環(huán)境
4．2．4 獲取天氣數(shù)據(jù)
4．2．5 分析各地氣候
4．2．6 小結(jié)與思考
4．3 Python抓取數(shù)據(jù)
4．3．1 爬蟲(chóng)的概念
4．3．2 抓取目標(biāo)
4．3．3 爬蟲(chóng)運(yùn)行環(huán)境
4．3．4 爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程
4．3．5 小結(jié)與思考
第 5 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5．1 使用正則表達(dá)式抽取文本結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
5．1．1 自動(dòng)抽取的樣例
5．1．2 正則表達(dá)式
5．1．3 尋找規(guī)則
5．1．4 實(shí)際匹配操作
5．1．5 小結(jié)與思考
5．2 批量抽取PDF文本內(nèi)容
5．2．1 下載實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
5．2．2 設(shè)置運(yùn)行環(huán)境
5．2．3 運(yùn)用PDFMiner抽取數(shù)據(jù)
5．2．4 小結(jié)與思考
5．3 智能批量壓縮圖片
5．3．1 批量統(tǒng)一處理圖片
5．3．2 原始數(shù)據(jù)
5．3．3 壓縮圖片的具體過(guò)程
5．3．4 將代碼整合為函數(shù)
5．3．5 小結(jié)與思考
5．4 安裝Python軟件包遇錯(cuò)誤，怎么辦？
5．4．1 屢次安裝失敗的遭遇
5．4．2 系統(tǒng)依賴條件
5．4．3 又遇到了新問(wèn)題
5．4．4 轉(zhuǎn)換思路解決問(wèn)題
5．4．5 生成PDF詞云的過(guò)程
5．4．6 小結(jié)與思考
第 6 章 自然語(yǔ)言處理
6．1 提取中文關(guān)鍵詞
6．1．1 文件編碼問(wèn)題
6．1．2 關(guān)鍵詞提取操作
6．1．3 關(guān)鍵詞提取原理
6．1．4 小結(jié)與思考
6．2 情感分析
6．2．1 安裝情感分析依賴包
6．2．2 英文文本情感分析
6．2．3 中文文本情感分析
6．2．4 小結(jié)與思考
6．3 評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析的時(shí)間序列可視化
6．3．1 餐廳評(píng)論數(shù)據(jù)
6．3．2 讀取數(shù)據(jù)并安裝依賴包
6．3．3 評(píng)論的情感分析可視化
6．3．4 小結(jié)與思考
6．4 對(duì)故事情節(jié)做情緒分析
6．4．1 情緒詞典
6．4．2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
6．4．3 安裝R
6．4．4 使用Python做文本數(shù)據(jù)清理
6．4．5 使用R做情緒分析
6．4．6 小結(jié)與思考
6．5 spaCy與詞嵌入
6．5．1 spaCy介紹
6．5．2 文本語(yǔ)法結(jié)構(gòu)分析
6．5．3 文本語(yǔ)義分析
6．5．4 小結(jié)與思考
第 7 章 機(jī)器學(xué)習(xí)
7．1 機(jī)器學(xué)習(xí)做決策支持
7．1．1 尋找安全貸款的規(guī)律
7．1．2 決策樹(shù)
7．1．3 機(jī)器學(xué)習(xí)
7．1．4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與運(yùn)行環(huán)境
7．1．5 構(gòu)建決策樹(shù)
7．1．6 預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率
7．2 中文文本情感分類模型
7．2．1 個(gè)性化的情感分析
7．2．2 餐廳評(píng)論數(shù)據(jù)
7．2．3 機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型選擇
7．2．4 文本向量化
7．2．5 中文的向量化
7．2．6 運(yùn)行環(huán)境
7．2．7 情感分類模型的訓(xùn)練
7．2．8 小結(jié)與思考
7．3 從海量文章中抽取主題
7．3．1 信息過(guò)載的痛苦
7．3．2 文章主題
7．3．3 安裝依賴包
7．3．4 使用LDA抽取主題
7．3．5 小結(jié)與思考
第 8 章 深度學(xué)習(xí)
8．1 如何鎖定即將流失的客戶
8．1．1 尋找安全貸款的規(guī)律
8．1．2 運(yùn)行環(huán)境
8．1．3 數(shù)據(jù)清理
8．1．4 嘗試使用決策樹(shù)
8．1．5 深度學(xué)習(xí)游樂(lè)場(chǎng)
8．1．6 深度學(xué)習(xí)框架
8．1．7 嘗試使用TensorFlow
8．1．8 深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估
8．1．9 小結(jié)與思考
8．2 識(shí)別動(dòng)物圖像
8．2．1 計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像
8．2．2 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)
8．2．3 配置運(yùn)行環(huán)境
8．2．4 通過(guò)Turi Create識(shí)別圖像
8．2．5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．2．6 小結(jié)與思考
8．3 尋找近似圖像
8．3．1 近似圖像的作用
8．3．2 數(shù)據(jù)與配置環(huán)境
8．3．3 通過(guò)Turi Create查找近似圖像
8．3．4 遷移學(xué)習(xí)的原理
8．3．5 小結(jié)與思考
8．4 如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．5 如何理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)中文文本分類
8．6．1 概念準(zhǔn)備
8．6．2 數(shù)據(jù)環(huán)境
8．6．3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
8．6．4 詞嵌入矩陣
8．6．5 模型構(gòu)建
8．6．6 分類效果討論
8．6．7 小結(jié)與思考
8．7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)嚴(yán)重交通擁堵
8．7．1 交通事件數(shù)據(jù)樣例
8．7．2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與配置環(huán)境
8．7．3 訓(xùn)練模型與評(píng)估結(jié)果
8．7．4 小結(jié)與思考
8．8 用TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類表格數(shù)據(jù)
8．8．1 深度學(xué)習(xí)框架正在發(fā)生變化
8．8．2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
8．8．3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
8．8．4 模型訓(xùn)練
8．8．5 疑惑
8．8．6 小結(jié)與思考
8．9 你的機(jī)器“不肯”學(xué)習(xí)，怎么辦？
8．9．1 前情回顧
8．9．2 代碼
8．9．3 歸一化的重要性
8．9．4 新代碼
8．9．5 小結(jié)與思考
第 9 章 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
9．1 二元分類任務(wù)
9．1．1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
9．1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的含義
9．1．3 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
9．1．4 圖像信息學(xué)習(xí)
9．1．5 文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)
9．1．6 調(diào)用模型實(shí)施
9．2 有效溝通機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果
9．2．1 簡(jiǎn)單明了的解釋
9．2．2 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的反思
9．2．3 解釋學(xué)習(xí)結(jié)果的方法
9．2．4 小結(jié)與思考
9．3 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集
9．3．1 準(zhǔn)確率高就好嗎
9．3．2 測(cè)試集
9．3．3 驗(yàn)證集
9．3．4 訓(xùn)練集
9．3．5 小結(jié)與思考
第 10 章 答疑時(shí)間
10．1 Python編程遇到問(wèn)題怎么辦？
10．1．1 遭遇編程錯(cuò)誤
10．1．2 照葫蘆畫葫蘆
10．1．3 照葫蘆畫瓢
10．1．4 找葫蘆畫瓢
10．1．5 小結(jié)與思考
10．2 如何高效學(xué)Python？
10．2．1 你是哪一類人
10．2．2 記憶與實(shí)踐
10．3 如何高效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)？
10．3．1 學(xué)習(xí)的焦慮
10．3．2 以目標(biāo)為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)
10．3．3 學(xué)習(xí)的深度
10．3．4 協(xié)作的快樂(lè)
10．3．5 小結(jié)與思考
10．4 數(shù)據(jù)科學(xué)入門后，該做什么？
10．4．1 打開(kāi)進(jìn)階之路
10．4．2 實(shí)踐中學(xué)習(xí)
10．4．3 教學(xué)中學(xué)習(xí)
10．4．4 傳播中學(xué)習(xí)
10．4．5 小結(jié)與思考